この記事で紹介する内容はPythonの基本環境の構築方法(写真と文章)ですので、ある程度の参考価値はありますので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
1. プログラミング言語
1. インタープリタ言語: Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python など、プログラムを実行するたびにコードを翻訳する必要があります。 、Ruby、MATLAB などはすべてインタープリタ言語です。
2. コンパイル言語: コードはプログラムの実行前に 1 回だけ翻訳されます。その後、プログラムは Eexe ファイルなどの翻訳された機械語で実行されます。 C/C、Pascal/Object Pascal (Delphi) などはすべてコンパイル言語です
2. Python 環境の基本
1、IDE
統合開発環境
2. 仮想マシン
OS上にサブシステムに相当する仮想コンピュータを作成します仮想マシンと運用環境にはほとんど違いはありませんシステム。
3. ポート マッピング
各コンピュータには 65535 個のポートがあります。外部プログラムは、マシンの内部プログラムのポートに接続します (IP ポートを介してプログラムを見つけます)。オペレーティング システムのプログラムオペレーティングシステムにのみアクセス可能 仮想マシンのポートには直接アクセスできない ポートマッピングとは、物理マシンのポートと仮想マシンのポートを接続することです。
4. Python 実行環境を分離します
4.1 virtualenv
Windows システムを分離し、D ドライブに Python 環境を作成し、使用します。 virtualenvでシステム変換する ディスク上のPython環境をDドライブ上のフォルダにコピーする(pycharmでPythonプロジェクトを作成するとプロジェクトフォルダにPython環境が自動作成されます)
##3. Pycharm 設定
リモート接続したい場合は、接続する必要があります仮想マシンがオンになっているときに SSH 経由で仮想マシンに接続し、対応するコンテンツを構成して、[ファイル アドレスをリモートで同期する] を選択します。
以上がPythonの基本環境の構築方法(写真とテキスト)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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